装载机载重动态测量信号处理的EMD方法

为了从受强干扰影响的装载机载重动态测量信号中提取有效信息,采用经验模分解(EMD)方法对实测油压信号进行分解,将分解所得残余量,即去除液压惯性冲击和工作装置共振等随机干扰信号的稳态值作为载重测量的稳态信号.同时,为进一步验证EMD方法的有效性及降噪能力,在考虑实际工况的前提下及实测信号基础上加入10%和1%白噪声,分别进行EMD分解和误差对比分析.结果表明,EMD方法具有很强的噪声处理能力和信号组分分析能力,非常适合作为装载机载重动态测量信号的处理方法.     

基于EMD的动态脉搏数据处理研究EI北大核心CSCD

脉搏的动态监测数据中掺杂严重的运动伪迹噪声和高斯噪声,经传统的滤波算法滤波后,其特征无法准确辨识,严重影响临床诊断。为突出脉搏主波、重搏前波、重搏波的形态特征,将EMD分解算法应用到动态脉搏数据处理中,通过分析各IMF分量中蕴含的波形信息,运用多尺度滤波和累计能量贡献率滤波方法,解决动态脉搏信号的中断、漂移、噪声处理问题。该算法具有易于移植到嵌入式平台、运算速度快、占用内存少的特点。仿真结果表明该方法能有效地滤除动态脉搏波中的干扰和噪声,突出脉搏形态特征。     

基于EMD的机床主轴频率误差提取方法

提出了一种基于经验模态分解的主轴频率误差提取方法,通过分析经验模态分解具有多尺度多分辨率的特性,指出其能够提取不同频率的主轴误差,通过实验对含有主轴频率误差的信号进行经验模态分解,并对各阶模态分量进行频谱分析,识别主轴频率误差的类型,验证了该方法能够有效提取机床主轴的频率误差。     

基于EMD与响度的有源噪声控制系统

为了提高有源噪声控制系统的降噪效果,提出了基于经验模态分解( empirical mode decomposition,EMD)和响度的控制系统.该系统首先采用EMD方法对噪声源进行自适应分解,并对分解后的各个固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量的响度进行计算,然后根据各个分量的响度大小进行残差滤波器的设计.与基于A计权曲线设计的残差滤波器相比,该方法所设计滤波器能更好地抑制响度较小的信号频率成分.对有源噪声控制系统的降噪效果进行了仿真,结果表明,所提出的控制系统比传统滤波-X LMS(filtered-X least mean square)方法和采用基于A计权残差滤波器的系统降噪效果更好.     

基于EMD和频谱校正的故障诊断方法

提出了一种基于短时间样本的故障诊断方法,通过频谱校正提高频谱精度.首先对原始信号进行小波降噪,提高信噪比;然后进行经验模态分解,获取信号的各阶本征模态函数;分别对各阶本征模态函数进行希尔伯特解调分析,获得包含系统故障特征信息的调制信号;接着采用校正算法对调制信号进行频谱校正,频谱变换后获得精确的频谱;最后根据校正结果进行系统故障判别.实践表明,此方法具有速度快、精度高的特点,适合于设备的在线快速诊断.     

基于EMD与功率谱分析的滚动轴承故障诊断方法研究

针对西部油田大型设备故障信号的非线性、非平稳特征,提出一种基于经验模态分解方法EMD（empirical mode decomposition）和功率谱的分析方法。首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,然后对分解后包含轴承故障特征信息的固有模态函数分量作功率谱分析,得到各分量的功率谱图,清晰直观显示出故障特征信号的功率谱,从混有背景信号和噪声的振动信号中提取轴承故障信息。由于EMD方法具有自适应特性,适宜于非线性、非平稳信号的分解,该方法应用于滚动轴承的故障振动信号分析中,结果表明,该方法能够突出滚动轴承振动信号的故障特征,从而提高滚动轴承故障诊断的准确性。     

动态称量信号的采集与分析处理系统

本文介绍一种可对动态称量信号进行采集与分析处理的系统软硬件构成及主要功能特点，并给出其应用及结果分析。     

基于SVD与改进EMD的滚动轴承故障诊断

针对经验模态分解(EMD)存在的模态混叠问题,提出一种奇异值分解(SVD)和改进经验模态分解相结合的信号分析新方法。该方法首先对故障信号进行SVD降噪,以消除随机干扰,再根据信号特征加入高频谐波信号并进行EMD进行分解,有效地减少模态混叠现象,最后对EMD分解得到的高频本征模态分量(IMF)进行代数运算得到故障冲击成分,经Hilbert包络分析,提取出故障特征信息。仿真信号分析了这种方法的实施过程,并将该方法成功运用于滚动轴承内圈和外圈故障的诊断中。实验结果证明:该方法能够有效地提取滚动轴承故障特征信息,实现故障诊断。     

基于改进标准化EMD的滚动轴承故障诊断方法

基于传统的标准化经验模态分解方法在实际应用中存在没有考虑插值误差的影响、停机准则过于苛刻和计算得到的瞬时幅值不光滑带有毛刺等不足,提出了改进方法,并运用该方法对实际的轴承振动信号进行处理。结果表明:该方法可以有效提取滚动轴承故障特征频率,提高了轴承故障诊断的准确性。     

基于经验模态分解的汽车动态称重数据处理

在论述经验模态分解(EMD)的基础上,提出了虚假模态的概念.讨论了虚假模态对信号稳态量的影响及其相应的处理方法,结合汽车称重信号的特点,应用EMD方法对实测信号进行了分解,对分解结果进行了分析和说明.5组100个称重信号的分解结果表明,EMD方法对汽车动态称重信号的处理是有效的,车速小于等于30km/h时前轴的偏差为5.23%,后轴偏差为10.30%,总重偏差为6.93%.     

EMD端点效应的评价指标及抑制端点效应的窗函数法

在应用经验模态分解(EMD)处理数据的时候,端点效应成为影响该方法精度的主要因素,即在“筛”的过程中上下包络在数据序列的两端会出现发散现象。端点效应会增加一些虚假成分,信号的总能量也随之增加,本文提出可以计算EMD后信号的总能量,来评估端点效应的影响程度。为了抑制端点效应,本文提出一种新的解决方法,即在信号序列上加窗函数,仿真结果表明,窗函数法有明显的效果。     

基于EMD的冲击信号提取方法及其在设备故障诊断中的应用

提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的冲击信号提取方法,利用该方法首先将含有周期性冲击的信号进行EMD分解,在分解后的高频段IMF中,存在着类似冲击响应信号的成分,这些成分是由原始信号中的周期性冲击引起的,通过包络解调方法,可以得到冲击响应信号出现的频率,该频率对应原信号中冲击信号出现的频率.由于碰摩故障发生时,往往伴随着周期性冲击信号的产生,故该方法可以应用于旋转设备碰摩故障诊断中.仿真信号和试验数据的分析结果表明,这种方法正确有效,可以应用于工程实际.     

动态公路车辆自动衡器检定周期动态性能的差异性研究

动态公路车辆自动衡器(简称"动态汽车衡")计量性能与公路车辆运行速度、称量控制区、使用环境、维护保养等密切相关,不同型式的动态汽车衡由于结构、算法不同,其计量特性有很大的差异,经过样本区域大量不同型式结构的动态汽车衡,在不同的称量控制区,经过一个检定周期的运行使用后,核查其关键计量特性动态计量准确度的差异情况,实验数据表明,在维护较好的称量控制区里运行,整车式动态汽车衡能维持较高的计量准确性和稳定性。     

An EMD threshold de-noising method for inertial sensors

Random errors of inertial sensors are key factors in influencing the performance of Inertial Navigation System (INS). Based on underlying white noise model, classical wavelet threshold de-noising method is incapable of eliminating colored noise. Since time-correlated colored noise is predominant, fractional Gaussian noise (fGn) is utilized to model sensor errors and the Hurst parameter of fGn is estimated by the periodogram method. Variances of the noise in Intrinsic Mode Functions (IMFs) decomposed by Empirical Mode Decomposition (EMD) are analyzed. The standard deviations of noise in the first tow IMFs are estimated by a robust estimator, and then the noise variances in other IMFs can be obtained after the variance relation among the IMFs decomposed from fGn is derived. Noise thresholds of IMFs are estimated through the obtained variances and an EMD threshold de-noising method using order-dependent thresholds is established. The method is firstly verified by a simulation example and then applied in INS and compared with wavelet de-noising method. Results show that wavelet threshold de-noising is poor at suppressing colored noise while EMD threshold de-noising is effective on reducing sensor errors due to its close association with proper noise model.     

一种带电压波动动态补偿的称重系统研究

为了消除称重传感器外部电源电压波动对称量不确定度造成的影响,对称重系统电压波动的检测和补偿方法进行了研究,分析了电阻应变片的应变效应和惠斯通电桥的测量原理,给出了称重传感器输出电压与外部电源电压之间的修正关系,提出了一种通过同步检测输出电压和外部电源电压信号动态补偿电压波动的方法,设计了基于数字信号处理器TMS320F28335以及模数转换芯片ADS1234的称重系统对所提出的方法进行了验证。研究结果表明,在外部电源电压的波动范围内,补偿后称量结果的相对误差始终小于1%,说明该方法能够用于有效提高称重系统的称量精度。     

EMD多尺度分析的湍流数据缩减算法研究

基于经验模态分解(EMD)多尺度分析方法,结合统计检验理论,提出一种相对合理的确定湍流数据适宜采样尺度的缩减算法。以湍动能为统计特征量,对风机试验数据进行湍流数据的适宜采样尺度分析,结果验证了采用该算法确定湍流数据适宜采样尺度的合理性和可行性。进一步分析表明,相对于传统算法,采用算法缩减所得的适宜采样尺度湍流数据更能合理反映原始湍流数据的流动特征;相对于小波缩减算法,算法无需先验基函数即可获得包含足够丰富湍流信息量的缩减湍流数据。     

基于经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法

提出了一种基于经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法，并定义了能量熵的概念。从不同状态的滚动轴承振动信号的能量熵值中发现，当滚动轴承发生故障时，各频带的能量会发生变化。为了进一步对滚动轴承的状态和故障类型进行分类，再从若干个包含主要故障信息的IMF分量中提取能量特征参数作为神经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障类型。对滚动轴承的正常状态、内圈故障和外圈故障振动信号的分析结果表明，以经验模态分解为预处理器提取各频带能量作为特征参数的神经网络诊断方法比以小波包分析为预处理器的神经网络诊断方法有更高的故障识别率，可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类别。     

Decomposition of non-stationary signals into varying time scales: Some aspects of the EMD and HVD methods

The Empirical Mode Decomposition has become very popular since its first introduction. Its suitability and expected performance for specific signal processing task is however somewhat open ended.Addressed are basic questions concerning the decomposition of signals according to different time scales, from noise sensitivity to frequency resolution. Comparing it to the recently introduced Hilbert Vibration Decomposition, signals simulating moving mechanical systems are analyzed. It is argued that in spite of signal adaptive properties, a universal fully automatic decomposition is still beyond our capabilities.     

基于非线性规划的间歇反应过程动态优化算法

采用对数障碍法和外点法将实际间歇反应过程中的约束条件转化为惩罚项生成新的目标函数,将有约束优化问题转化为无约束优化问题;采用非线性规划算法中的操作变量参数化方法,将操作变量的最优解转化为操作变量子函数的线性组合,将无限维最优解问题转化为有限维权值向量的最优估计问题;同时应用Lyapunov理论设计一种动态迭代优化算法,重点讨论了采样时间的取值对优化算法收敛性的影响.最终用于解决靛蓝生产中碱熔间歇反应过程中过程参数的最优分布,从而提高目标产物的最终收率和降低生产成本等.通过碱熔间歇反应动态优化问题作为实例进行仿真试验,实验结果表明所述算法的有效性和可靠性.     

门座起重机动态称重系统设计

本文主要介绍港口和露天堆料场装卸用门座起重机称重情况,简单分析了门座机动态称重存在的问题,提出了一个基于W77E516单片机的动态称重系统设计,并对系统的硬件组成。数据处理过程和系统软件设计进行了介绍。